## MANFAAT APLIKASI TEKNOLOGI IOT DI MASA PANDEMI COVID-19 : STUDI EKSPLORATIF

## Rita Komalasari
Program Studi Manajemen Informatika Politeknik LP3I Bandung e-mail: ritakomalasari@plb.ac.id
Abstrak  :  Revolusi  IoT  membentuk  kembali  sistem  modern  dengan  menggabungkan prospek  teknologi,  ekonomi,  dan  sosial.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyelidiki keberlanjutan, toleransi, dan keandalan teknologi IoT sebagai solusi dalam menanggapi pandemi  Covid-19.  Penelitian  bertujuan  untuk  menyoroti  teknologi  IoT  yang memungkinkan   hasil yang menjanjikan dan potensi untuk mengidentifikasi kasus Covid- 19,  menghilangkan  penyebaran,  dan  mengurangi  dampak  pandemi  pada  bidang pendidikan,  bisnis  dan  kesehatan.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  penelitian eksploratif secara kualitatif, dimana tujuannya adalah untuk menggali secara luas sebab- sebab atau hal-hal yang mempengaruhi terjadinya sesuatu dan dipakai manakala belum diketahui. Penelitian ini akan membantu pembaca dan peneliti untuk memahami IoT dan penerapannya ke dunia nyata.
Kata Kunci : IoT, pandemi, covid-19, teknologi

## 1. Pendahuluan
Teknologi telah menjadi solusi yang sangat krusial dalam menjaga kegiatan masyarakat tetap    berfungsi    selama  pandemi  Covid-19.  Transformasi  besar  dapat  diamati  dalam kehidupan  rutin  sehari-hari  bersama  dengan  meningkatnya  keterlibatan  perangkat  dan teknologi  IoT  (Kumar,  Tiwari,  &  Zymbler,  2019).  Penggunaan  robot,  drone  dan pembelanjaan  online  menggunakan  pembayaran  nirsentuh  telah  membantu  masyarakat terutama golongan yang rentan seperti orangtua. Sistem otomatisasi yang diaktifkan oleh IoT membantu pekerja untuk memberikan layanan bisnis. Persaingan pasar yang ekstrem dan lingkungan bisnis yang dinamis telah memaksa perusahaan untuk mengadopsi praktik canggih  untuk  mengoptimalkan  efisiensi  biaya  dan  operasional  platform  teknologi informasi  mereka  (Attaran,  2017).Wabah  infeksi  telah  mengakibatkan  penangguhan proses  pengajaran  dan  belajar  di  tingkat  pendidikan  tinggi,  perubahan  jadwal  dan penurunan kehadiran, menyebabkan hasil ujian  yang mengecewakan dan dalam jangka panjang kemungkinan akan berdampak buruk pada karier siswa (Marinoni, Van't Land, &  Jensen,  2020).  Sistem  layanan  kesehatan  yang  diaktifkan  Internet  of  Things  (IoT) berguna untuk pemantauan pasien Covid-19 yang tepat, dengan menggunakan jaringan yang  saling  terhubung  (Singh,  Javaid,  Haleem,  &  Suman,  2020).  Tujuan  penelitian  ini adalah  untuk  menentukan  peran  teknologi  berbasis  IoT  dalam  pelacakan  dan pengendalian dan meninjau arsitektur, platform, aplikasi, dan solusi berbasis IoT industri yang digunakan oleh pendidikan, kesehatan dan bisnis.

## 2. Kajian Pustaka
Kevin Ashton adalah orang pertama yang menggunakan istilah Internet of Things (IoT) pada tahun 1999  (Ashton, 2009) dalam konteks manajemen rantai pasokan dengan item
bertag  atau  barcoded  frekuensi  radio  (RFID)  atau  barcoded  items  (hal-hal)  yang menawarkan efisiensi dan akuntabilitas yang lebih besar kepada bisnis.
IoT  berada  di  pusat  dari  overlapping  Internet-oriented  (middleware),  things  oriented (sensors),  dan  visi  semantic-oriented  (knowledge)    (Atzori,  Iera,  &  Morabito,  2010). Secara khusus, (i) Berorientasi internet, yang menekankan pada paradigma jaringan dan mengeksploitasi infrastruktur jaringan berbasis IP, untuk mencapai koneksi yang efisien antara perangkat, dan pada pengembangan protokol ringan untuk memenuhi fungsi IoT secara spesifik (ii) berorientasi pada things, yang berfokus pada objek fisik dan mencari sarana  yang  mampu  mengidentifikasi  dan  mengintegrasikannya  dengan  dunia  virtual (cyber).  dan  (iii)  berorientasi  semantik,  yang  bertujuan  untuk  memanfaatkan  teknologi semantik, memahami objek dan datanya untuk mewakili, menyimpan, menghubungkan, dan mengelola sejumlah besar informasi yang diberikan oleh meningkatnya jumlah objek IoT (Atzori, Iera, & Morabito, 2010); (Borgia, 2014).
Begitu pula dengan inisiatif IEEE IoT yang memberi anggota komunitasnya kesempatan untuk berkontribusi pada definisi IoT (IEEE, 2015, 2017). Dokumen ini menyajikan dua definisi,  satu  untuk  skenario  skala  kecil:  "IoT  adalah  jaringan  yang  menghubungkan 'Things' yang dapat diidentifikasi secara unik ke Internet. 'Things' memiliki penginderaan / aktuasi dan kemampuan programmability potensial. Melalui eksploitasi identifikasi dan penginderaan unik, informasi tentang 'Things' dapat dikumpulkan dan keadaan 'Things' dapat  diubah  dari  mana  saja,  kapan  saja,  oleh  apa  pun."  Definisi  kedua  adalah  untuk skenario skala besar: "Internet of Things adalah jaringan yang mengkonfigurasi sendiri, adaptif,  kompleks  yang  menghubungkan  'Things'  ke  internet  melalui  pemanfaatan protokol komunikasi standar. Hal-hal yang saling terhubung memiliki representasi fisik atau virtual di dunia digital, kemampuan penginderaan / aktuasi, fitur programmability dan  dapat  diidentifikasi  secara  unik.  Representasi  berisi  informasi  termasuk  identitas, status, lokasi, atau informasi lain yang relevan dengan bisnis, sosial, atau pribadi. Hal-hal yang  menawarkan  layanan,  dengan  atau  tanpa  intervensi  manusia,  melalui  eksploitasi identifikasi unik, penangkapan dan komunikasi data, dan kemampuan aktuasi. Layanan ini dieksploitasi melalui penggunaan antarmuka cerdas dan tersedia di mana saja, kapan saja, dan untuk apa pun yang mempertimbangkan keamanan."
IoT  telah  muncul  sebagai  teknologi  penting  dengan  aplikasi  di  banyak  bidang.  IoT memiliki  akar  dalam  beberapa  teknologi  sebelumnya:  sistem  informasi  perpasive, jaringan sensor, dan komputasi tertanam. Istilah sistem IoT lebih akurat menggambarkan penggunaan  teknologi  ini  daripada  Internet  of  Things.  Sebagian  besar  perangkat  IoT terhubung bersama untuk membentuk sistem bertujuan  khusus (Serpanos & Wolf, 2018).
Menggabungkan berbagai perspektif sambil mengungkapkan intinya, dapat disimpulkan bahwa, IoT adalah hal-hal yang saling terhubung yang mampu merasakan, mengaktuasi dan berkomunikasi di antara diri sendiri dan dengan lingkungan (yaitu, smart things atau smart  objects)  sambil  memberikan  kemampuan  untuk  berbagi  informasi  dan  bertindak secara  otonom  untuk  peristiwa  dunia  nyata  /  fisik  dan  dengan  memicu  proses  dan menciptakan layanan dengan atau tanpa intervensi manusia langsung (Hassan, 2018).

## 3. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  penelitian  eksploratif  secara  kualitatif,  dimana tujuannya  adalah  untuk  menggali  secara  luas  sebab-sebab  atau  hal-hal  yang mempengaruhi  terjadinya  sesuatu  dan  dipakai  manakala  belum  diketahui.  Metode penelitian  eksploratif  adalah  penelitian  yang  bertujuan  untuk  memetakan  suatu  objek dengan mendalam (Arikunto, 2002).
Jenis penelitian ini adalah penelitian kualitatif dengan tataran analisis eksploratif, yang bertujuan untuk memahami fenomena tentang yang dialami oleh subjek penelitian pada suatu  konteks  khusus  yang  alamiah  dan  memanfaatkan  berbagai  metode  alamiah (Moleong, 2008).

## 4. Analisis

## Penggunaan IoT bagi Pendidikan
Di  bidang  teknologi  pendidikan,  semua  pemangku  kepentingan  perlu  mencermati teknologi  yang  baru  dikembangkan  secara  konstan,  terutama  mengenai  IoT,  yang mengaburkan garis antara online dan offline. Hal ini menghadirkan peluang dan tantangan baru untuk mengintegrasikan IoT inovatif ke dalam sistem pembelajaran normal. Blended Learning  (BL)  adalah  konsep  pendidikan  yang  mampu  menggabungkan  teknologi  apa pun  ke  dalam  kelas  tradisional  (Norberg,  Dziuban,  &  Moskal,  A  time ‐ based  blended learning  model,  2011).    Ada  banyak  istilah  dan  konsep  yang  terkait  dengan  Blended Learning  dalam berbagai nama, termasuk Hybrid, Smart classroom, Smart space, Smart learning  environment,  Ubiquitous/  Pervasive  computing,  Online  learning,  E-learning, Distance learning, Learning Management System, Flipped classroom, dll (Norberg A. , 2017);  (Cockrum,  2017);  (Altamimi  &  Ramadan,  2016);  (Norberg,  Händel,  &  Ödling, Using MOOCs at Learning Centers in Northern Sweden, 2015).
Model  Pembelajaran  Hibrid  didasarkan  pada  konsep  pelaksanaan  secara  langsung  dan menggunakan  bahasa  sederhana  untuk  memungkinkan  pengajar  dengan  mudah berkomunikasi  dan  berbagi  praktik  belajar  mengajar  dalam  struktur  generik  dan formalisasi (Masson, MacNeill, Murphy, & Ross, 2008). 8 Learning Events Model (LEM) menyediakan  kerangka  kerja  suara  pedagogik  untuk  menstandarkan  kegiatan  belajar mengajar dalam struktur yang efisien. 8LEM mengusulkan agar ada delapan cara khusus yang  disebut  sebagai  Learning  Events  pembelajaran/pengajaran  yang  dapat  dipilih pengajar  atau  perancang  belajar  pada  titik  mana  pun  dalam  pengembangan  kegiatan pembelajaran.  Masing-masing  dari  delapan  Learning  Events  (Gambar.  1)  dinyatakan dalam istilah ikonografi yang menggambarkan interaksi dasar pengajar-siswa dan setiap event dilengkapi dengan daftar kata kerja terkait untuk aktivitas pengajar dan siswa yang khas.

## Gambar 1. 8 Learning Events
Smart classroom didefinisikan sebagai ruang kelas yang dilengkapi dengan komputer dan peralatan  audio-visual  yang  memungkinkan  guru  untuk  menggunakan  berbagai  media (Phoong,  Phoong,  Moghavvemi,  &  Sulaiman,  2019).  Smart  classroom  menciptakan lingkungan interaktif yang meningkatkan minat dan keterlibatan siswa dalam belajar di dalam  kelas.  Ini  akan  menyederhanakan  konsep  yang  sulit  bagi  siswa  untuk memvisualisasikan  tanpa  menggunakan  teknologi,  yang  kemudian  akan  meningkatkan pembelajaran  dan  kinerja  akademik  (Chachra,  2015).  Smart  classroom  memungkinkan siswa untuk mengatur laju studinya sendiri, interaktif, mendorong untuk berkolaborasi, mendorong  kreativitas,  dan  siswa  dapat  menggunakan  portal  web  untuk  mencari informasi (Kumari & Denisia, 2013); (Malik & Shanwal, 2017).
Ubiquitous  learning  environments,  dilengkapi  dengan  perangkat  Ubiquitous  dan mengeksploitasi teknologi Ubiquitous dapat mendorong keterlibatan siswa dalam proses pembelajaran,  tanpa  memerlukan  perhatian  aktif  siswa.  Ubiquitous  learning  dapat mengaitkan  pembelajaran  dengan  situasi  pembelajar  dan  meningkatkan  efektivitas  dan efisiensi  sistem  pendidikan  (Marinagi,  Skourlas,  &  Belsis,  2013).  Ubiquitous  learning environments didukung oleh teknologi Ubiquitous komputasi seluler termasuk perangkat seluler,  perangkat  komputer  tertanam  seperti  GPS,  tag  RFID  dan  sensor,  pads,  dan badges, serta jaringan sensor nirkabel.
Kerangka kerja model Blended Learning dapat diterapkan di lingkungan kelas, penelitian (Siripongdee,  Pimdee,  &  Tuntiwongwanich,  2020)    mempertimbangkan  untuk mengadaptasi  kerangka  kerja  Smart  Learning  Environments  (Hwang,  2014),  yang mencakup  1)  modul  pendeteksi  status  pembelajaran,  2)  modul  evaluasi  kinerja pembelajaran,  3)  modul  tugas  pembelajaran  adaptif,  4)  modul  konten  pembelajaran adaptif, 5) modul dukungan pembelajaran pribadi, 6) satu set database yang diperlukan untuk  mengumpulkan  dan  menjaga  portofolio  pembelajaran  yang  diperlukan,  materi pembelajaran,  bank  soal,  alat,  dan  basis  pengetahuan,  database  ini  memiliki  hubungan dengan semua modul sebelumnya, dan 7) mesin inferensi untuk menentukan nilai tugas, strategi,  dan  alat  yang  mungkin  digabungkan.  Dalam  kerangka  kerja  ini,  antarmuka pengguna memiliki minimal 2 peran pengguna (guru dan siswa), dan terdiri dari 6 modul dan satu set database: 1) modul pendeteksi status pembelajaran, yang mendeteksi konteks
ruang  kelas  (misalnya,  suara  dan  suhu)  dan  konteks  pribadi  (misalnya,  gerakan  dan lokasi)  dari  perangkat  digital  berbasis  IoT.  Data  konteks  ini  akan  dikumpulkan  dalam database  portofolio,  dan  status  akan  dilaporkan  oleh  antarmuka  pengguna;  2)  modul evaluasi  kinerja  pembelajaran,  yang  mengumpulkan  dan  mengevaluasi  kinerja  semua siswa  dari  tes,  latihan,  atau  dengan  pengamatan.  Modul  ini  dapat  menggunakan  item pengujian  dari  database  bank  pengujian  untuk  mengevaluasi  kinerja  berdasarkan  data portofolio; 3) modul tugas pembelajaran adaptif,  yang menetapkan tugas  pembelajaran adaptif kepada setiap siswa berdasarkan kinerja dan status pembelajaran mereka. Modul ini  dapat  menggunakan  lembar  pelajar  dan  database  materi  untuk  mempertimbangkan tugas  adaptif  untuk  setiap  siswa;  4)  modul  konten  pembelajaran  adaptif,  yang menyediakan  materi  pembelajaran  adaptif  kepada  setiap  siswa  berdasarkan  kebutuhan mereka. Modul ini dapat menggunakan database alat pembelajaran; 5) modul dukungan pembelajaran pribadi, yang memberikan dukungan pembelajaran untuk membina setiap siswa berdasarkan kebutuhan belajar mereka. Ini dapat menggunakan profil pelajar, dan 6)  mesin  inferensi,  yang  memiliki  basis  pengetahuan  untuk  memproses  dan mempertimbangkan nilai tugas, alat, atau strategi pembelajaran kandidat, serta kombinasi yang mungkin. Hasil ini ditunjukkan pada Gambar 2.
Sumber : (Siripongdee, Pimdee, & Tuntiwongwanich, 2020)
Gambar 2. Kerangka Kerja Model Blended Learning dengan Teknologi berbasis IoT
Model pengajaran flipped classroom didefinisikan secara sehari-hari sebagai salah satu di mana kegiatan  yang secara tradisional dilakukan oleh siswa di luar kelas (misalnya, mempraktikkan  pemecahan  masalah)  dipindahkan  ke  sesi  kelas,  sedangkan  apa  yang secara  tradisional  dilakukan  di  kelas  (misalnya,  ekspositori,  pengajaran  transmisi
informasi) dilakukan di luar dan sebelum kelas (Låg & Sæle, 2019). Dalam model flipped classroom,  pengiriman  konten  biasanya  diperoleh  melalui  video  online  yang  disiapkan oleh guru atau pihak ketiga. Siswa menonton video instruksional singkat sendiri  untuk memulai  proses  pembelajaran  sebelum  masuk  kelas.  Hal  ini  dapat  memainkan  peran positif  dalam  reorientasi  perhatian  siswa  terhadap  pembelajaran  (Abuhmaid  & Mohammad, 2020).

## Penggunaan IoT bagi Bisnis
IoT  dapat  mengubah  bisnis  dengan  mengotomatiskan  proses  mulai  dari  manajemen inventaris  hingga  robotika  hingga  otomatisasi,  menghemat  waktu,  dan  uang  (Jones  & Graham, 2020). IoT dapat memberikan manfaat yang signifikan bagi usaha kecil dengan mengotomatiskan  tugas-tugas  dasar  seperti  manajemen  inventaris  atau  pengadaan (Goodman,  2018).  Memasukkan  tag  RFID  (identifikasi  frekuensi  radio)  ke  dalam inventory  memungkinkan  untuk  proses  pelacakan  produk  mulai  dari  saat  produksi, pengemasan,  pengiriman,  hingga  penjualan  ritel  secara  real  time.  Ini  memberikan informasi kepada pengecer di mana barang dagangan mereka setiap saat serta mencegah hilangnya barang, sambil mengotomatiskan akuntansi dan pengisian ulang.
Sumber : www. Cisco.com
Gambar 3. Radio Frequency Identification (RFID) tag
Kantor  mana  pun  dapat  menggunakan  monitor  pintar  untuk  kontrol  suhu  dan pencahayaan untuk menghemat biaya energi.  Restoran kecil dapat menggunakan sensor untuk memantau suhu makanan dan tanggal kedaluwarsa untuk meningkatkan keamanan pangan. Contohnya adalah sensor Atm'O yang mengukur suhu, kelembaban relatif, dan tekanan  atmosfer  di  luar  ruangan  dan  di  lingkungan  industri,  dan  mengirimkan  data melalui jaringan radio frekuensi publik atau pribadi (Gambar 4), Sensor suhu jarak jauh didedikasikan  untuk  pengukuran  suhu  di  bangunan,  ruang  yang  dikendalikan  suhu, menara  pendingin,  dan  mengirimkan  data  melalui  jaringan  radio  publik  atau  pribadi (Gambar 5).
Gambar 4. Sensor Atm'O
Sumber : https://www.nke-watteco.com
Gambar 5. Probe remote temperature sensor
Sensor  juga  digunakan  untuk  meningkatkan  keselamatan  pekerja  melalui  perangkat wearables  yang  dapat  melacak  tanda-tanda  vital,  faktor  lingkungan,  kualitas  udara  di lingkungan yang tidak aman dan banyak lagi.
Keuntungan utama dari Internet of Things yang berdampak pada bisnis adalah (Angelova, Kiryakova, & Yordanova, 2017):
a. Komunikasi - Internet of Things menyediakan koneksi permanen dan pertukaran data antara perangkat dan pengguna yang terhubung.
b. Kontrol dan otomatisasi - Semua konsumen Internet of Things (pengguna dan bisnis) melalui aplikasi yang diinstal pada perangkat seluler mereka seperti ponsel, tablet, dll  dapat  mengontrol  perangkat  pintar  dari  jarak  jauh,  menyesuaikan  metrik  yang berbeda,  dan  memilih  opsi  tertentu.    Dalam  banyak  kasus,  sistem  mengirim  pesan otomatis dan peringatan atau mengambil tindakan.
c. Penghematan biaya (waktu, sumber daya, uang) - Konektivitas dan komunikasi cepat di antara perangkat mengurangi waktu respons dan tenaga kerja manusia, sehingga meningkatkan produktivitas dan efisiensi.
d. Pengalaman  konsumen  –  Gagasan  Internet  of  Things  dan  konektivitas  objek cenderung  meningkatkan  kualitas  hidup  dan  memudahkan.  Penggunaan  perangkat dan  sistem  pintar  yang  memiliki  unsur  interaktivitas  dan  gamifikasi  membuat pengguna lebih aktif dan membuat mereka merasa menjadi bagian dari ekosistem ini, menciptakan pengalaman yang lebih baik.
e. Peluang  pendapatan  yang  lebih  besar  -  Penetrasi  luas  dari  fenomena  Internet  of Things  di  semua  bidang  kehidupan  memungkinkan  produsen  untuk  menawarkan perangkat yang lebih cerdas, memperluas ke pasar baru dan mengembangkan produk baru yang akan menghasilkan pendapatan besar
Sumber : (Attaran, 2017)
Gambar 6. Dampak IoT Terhadap Dunia Bisnis
Keuntungan penggunaan aplikasi IoT dalam Industri Retail  adalah sebagai berikut:
a. Perkiraan pesanan yang andal dan akurat
b. Posisi produk yang lebih baik di rak
c. Identifikasi pemalsuan yang ditingkatkan, prediksi pencurian, dan penarikan kembali yang lebih cepat
d. Amazon Go- toko serba ada yang tidak memiliki register, tidak ada checkout mandiri, dan tidak ada garis
e. Pengoptimalan inventaris
f. Optimalisasi tata letak fasilitas
g. Manajemen hubungan pelanggan
Keuntungan penggunaan aplikasi IoT dalam Industri Manufaktur  adalah sebagai berikut:
a. Kamera yang dipasang di sepanjang lini produksi mengukur jumlah komponen dalam tempat  sampah  dan  sistem  manajemen  persediaan  secara  otomatis  menempatkan pesanan pasokan untuk mengisi ulang kontainer
b. Prediksi  kapan  peralatan  sedang  perlu  diperbaiki.  Ini  dapat  mengurangi  biaya pemeliharaan  sebesar  40%  dan  memangkas  waktu  henti  yang  tidak  direncanakan sebesar 50%
c. Membantu meningkatkan kinerja mesin, memperpanjang masa hidup   dan belajar bagaimana mesin dapat didesain ulang untuk melakukan lebih banyak lagi pekerjaan.
d. Tag RFID digunakan untuk mengoptimalkan penggunaan dan inventaris peralatan
e. Desain berbasis penggunaan dan analitik pra-penjualan
f. Menambahkan kecerdasan ke proses manual
g. Peningkatan visibilitas ke dalam kebutuhan pelanggan
h. Pelacakan aset yang akurat dan tepat waktu
Dalam  konteks  industri  tersebut  di  atas,  proyek  dan  aplikasi  IoT  berkembang  dalam manufaktur, rantai pasokan, pengawasan, dan servis (Giudice, 2016).

## Penggunaan IoT bagi Kesehatan
IoT memungkinkan mengintegrasikan perangkat fisik yang mampu terhubung ke Internet dan  menyediakan  status  real-time  kesehatan  pasien  ke  dokter.  Penyakit  kronis  seperti diabetes, jantung, tekanan darah merupakan masalah luar biasa dalam tingkat ekonomi dan  sosial  dunia.  IoT  juga  dapat  menyediakan  platform  yang  memungkinkan  lembaga kesehatan  masyarakat  untuk  mengakses  data  untuk  memantau  pandemi  Covid-19 (Kumar, Kumar, & Shah, 2020). Teknologi  digital  ini  sangat saling terkait: proliferasi IoT  (misalnya,  penggunaan  perangkat  dan  instrumen) di   rumah  sakit  dan  klinik memfasilitasi   pembentukan   ekosistem   digital   yang   sangat   saling   berhubungan, memungkinkan pengumpulan data real-time pada skala, yang kemudian dapat digunakan oleh   AI   dan   sistem   deep   learning   untuk   memahami   tren   perawatan   kesehatan, memodelkan asosiasi risiko dan memprediksi hasil pemeriksaan (Komalasari, 2020).
Dalam  konteks  Covid-19,  Perangkat/aplikasi  IoT  yang  diaktifkan/ditautkan  digunakan untuk  menurunkan  kemungkinan  penyebaran  Covid-19  kepada  orang  lain  dengan diagnosis dini, memantau pasien, dan protokol setelah pemulihan pasien (Nasajpour, et al.,  2020).  Deteksi  dan  diagnosis  dini  dapat  menyebabkan  lebih  sedikit  infeksi  dan, sebagai hasilnya, layanan kesehatan yang lebih baik untuk pasien yang terinfeksi.
Teknologi  wearable  dapat  didefinisikan  sebagai  kombinasi  elektronik  dengan  apa  pun yang  dapat  dikenakan.  Definisi  yang  disajikan  oleh  (Juniper  research,  2019) menggambarkannya  sebagai  teknologi  komputasi  yang  mendukung  aplikasi  yang menerima dan memproses input sementara mereka dikenakan atau menempel pada tubuh seperti pita, kacamata, dan jam tangan. Perangkat yang dapat dikenakan secara cerdas ini dirancang  untuk  tujuan  yang  berbeda  di  berbagai  domain  seperti  perawatan  kesehatan, kebugaran, gaya hidup, dan sebagainya.
Sumber: (T, Huang, & Togawa, 2018) Gambar 7.  Wearable smart thermometers
Selama  pandemi  Covid-19,  menggunakan  helm  pintar  yang  dapat  dikenakan  dengan kamera  termal  telah  terbukti  lebih  aman  dibandingkan  dengan  senjata  termometer inframerah karena interaksi manusia yang lebih rendah (Mohammed M. , et al., 2020). Dalam perangkat ini, ketika suhu tinggi terdeteksi oleh kamera termal pada helm pintar, lokasi dan gambar wajah orang tersebut diambil oleh kamera optik. Kemudian, mereka dikirim ke perangkat seluler yang ditetapkan dengan alarm seperti yang ditunjukkan di Gambar 8 berupa Helm pintar yang menangkap suhu menggunakan kamera termal dan optik.
Sumber : (Abdulrazaq, et al., 2020) Gambar 9. Smart helmet
Jenis  perangkat  wearable  lainnya  adalah  kacamata  pintar  berbasis  IoT  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 10. Dibandingkan dengan senjata termometer, kacamata pintar memiliki interaksi manusia yang lebih sedikit.
Sumber : (Mohammed M. N., et al., 2020) Gambar 10. Smart glasses
Teknologi drone dapat mengurangi interaksi manusia dan dapat menjangkau lokasi yang sulit  diakses  (Chamola,  Hassija,  Gupta,  &  Guizani,  2020).  Drone  pencitraan  termal seperti yang ditunjukkan pada Gambar 11 dirancang untuk menangkap suhu orang-orang di keramaian dan dapat digunakan dalam fase diagnosis awal.
Sumber : (Pennic, 2020) Gambar 11. Unmanned aerial vehicles (UAV) drone berbasis IoT
Menggunakan  robot  yang  terkait  dengan  IoT  untuk  membantu  diagnosis  dini  tanpa interaksi manusia, robot otonom dapat membantu bertarung di semua fase Covid-19. Pada tahap  pertama,  dapat  membantu  proses  diagnosis  dengan  mengumpulkan  sampel  swab tenggorokan dari pasien dengan keuntungan mencegah staf medis berisiko (kontak dekat dengan pasien)
Sumber : (NCCS, 2020) Gambar 11. Nasal Swab Robot
Tombol IoT yang diaktifkan dapat mengirim pemberitahuan otomatis, andal, tepat waktu, atau memicu tugas saat ditekan. Di rumah sakit, tombol IoT mungkin merupakan metode yang  efisien,  intuitif,  dan  dapat  diskalakan  untuk  mengotomatiskan  tugas  rumah  sakit yang  berulang  dan  umum  dan  memberikan  wawasan  real-time  tentang  operasi  rumah sakit  harian.  Misalnya,  tombol  IoT  dapat  dikonfigurasi  untuk  mengirimkan  pesan  ke rumah  tangga,  manajer  perawat,  dan  administrator  setelah  keluarnya  pasien, mengoordinasikan  proses  pergantian  tempat  tidur  yang  efisien  sambil  merekam  setiap langkah proses. Data yang direkam ini kemudian dapat dianalisis untuk mengidentifikasi peluang peningkatan proses lebih lanjut. (Chai, et al., 2018)
Gambar 12. Internet of Things (IoT) button. Uang koin digambarkan untuk skala
Gambar 13. Skema alur proses dari tombol Internet of Things (IoT). API: antarmuka pemrograman aplikasi.
Aplikasi  smartphone  diaktifkan  dengan  IoT  menggunakan  informasi  seperti  Global Positioning  System  (GPS)  dan  Geographic  Information  System  (GIS)  untuk  pelacakan tujuan  telah  banyak  digunakan  selama  pandemi  COVID-19  untuk  meningkatkan kesempatan mendeteksi orang yang terinfeksi (khaddar & Boulmalf, 2017).
Sumber : (S, Kuk, & Kim, 2019)
Gambar 14. Pelacakan kontak berbasis magnetometer smartphone dan jarak sosial

## 5. Kesimpulan dan Saran
Covid-19 dianggap sebagai krisis kesehatan dan  ancaman  global. Pembatasan kegiatan yang diberlakukan dalam menanggapi pandemi COVID-19 telah berdampak buruk pada banyak bisnis, pasar, ekonomi, masyarakat, dan kehidupan kita. Konsekuensi penuh bagi kesehatan,  sosial,  dan  ekonomi  masyarakat  dari  pandemi  ini  dan  pembatasan  kegiatan akan memakan waktu untuk sepenuhnya kembali seperti semula; namun, terdapat  upaya berkelanjutan  dalam  penelitian  dan  komunitas  industri  untuk  memanfaatkan  teknologi uang berguna mendeteksi, mengobati, dan melacak virus untuk mengurangi dampaknya. Pada penelitian ini, penulis meninjau teknologi terkait IoT dan implementasinya di bidang pendidikan, bisnis dan kesehatan. Teknologi IoT bisa sangat efisien untuk bertahan pada pandemi ini, tetapi juga tidak kalah penting adalah untuk mempertimbangkan kemanan privasi data. Dengan menerapkan teknologi IoT dengan benar dengan cara  yang aman, lebih  banyak  masyarakat  dapat  dengan  leluasa  berpartisipasi  dalam    menggunakan perangkat IoT.

## Daftar Pustaka
Abdulrazaq,  M.  N.,  Zuhriyah,  H.,  Al-Zubaidi,  S.,  Karim,  S.,  Ramli,  R.,  &  Yusuf,  E.
(2020). NOVEL COVID-19 DETECTION AND DIAGNOSIS SYSTEM USING IOT  BASED  SMART  HELMET.  International  Journal  of  Psychosocial Rehabilitation, 24(7), 2296-2303.
Abuhmaid,  A.,  &  Mohammad,  A.  (2020).  The  impact  of  flipped  learning  on
Procrastination  and  students’  attitudes  toward  it.  Universal  Journal  of Educational Research, 8(3), 566–573. doi:https://doi.org/10.13189/ujer.2020.080228
Altamimi, A., & Ramadan, R. (2016). Towards internet of things modeling: a gateway approach. Complex Adapt Syst Model, 4, 25. doi:https://doi.org/10.1186/s40294- 016-0038-3
Angelova, N., Kiryakova, G., & Yordanova, L. (2017). The great impact of internet of things on business. Trakia Journal of Science, 15, 406-412.
Arikunto, S. (2002). Prosedur Penelitian: Suatu Pendekatan Praktek. Jakarta: PT. Rineka Cipta.
Ashton,  K.  (2009).  That  “Internet  of  Things”  Thing:  In  the  Real  World  Things  Matter More than Ideas. RFID Journal.
Attaran,  M.  (2017).  The  Internet  of  Things:  Limitless  Opportunities  for  Business  and Society. Journal of Strategic Innovation and Sustainability, 12(1), 10-29.
Atzori, L., Iera, A., & Morabito, G. (2010). The Internet of Things: A Survey. Computer
Networks, 2787-2805. doi:10.1016/j.comnet.2010.05.010.
Borgia,  E.  (2014).  The  Internet  of  Things  vision  :  Key  features,  applications  and  open issues. ComputerCommunications, 54, 1–31.
Chachra,  I.  K.  (2015).  Effect  of  smart  classroom  assisted  teaching  on  academic achievement of students of different intelligence level in social science. Abhinav National Monthly Refereed Journal of Research in Arts & Education, 4(6), 4-10.
Chai, P., Zhang, H., Baugh, C., Guruprasad, J., McCabe, J., Gorman, J., . . . Landman, A. (2018).  Internet  of  Things  Buttons  for  Real-time  Notifications  in  Hospital
Operations.  Journal  of  Medical  Internet  Research,  20(8).  doi:DOI: 10.2196/jmir.9454
Chamola, V., Hassija, H., Gupta, V., & Guizani, M. (2020). A Comprehensive Review of the COVID-19 Pandemic and the Role of IoT, Drones, AI, Blockchain, and 5G in Managing its Impact. IEEE Access, 90225-90265. doi:doi:
10.1109/ACCESS.2020.2992341
Cockrum,  T.  (2017).  Emerging  Models  of  Practice  in  Flipped  English  Language  Arts Classrooms. In C. A. Young, & C. Moran, Applying the Flipped Classroom Model to  English  Language  Arts  Education  (pp.  160-176).  IGI  Global. doi:http://doi:10.4018/978-1-5225-2242-3.ch009
Giudice,  M.  D.  (2016).  Discovering  the  Internet  of  Things  (IoT)  within  the  business process management: a literature review on technological revitalization. Business
Process Management Journal, 22(2). Goodman, B. (2018). Retrieved from https://www.forbes.com/sites/forbeschicagocouncil/2018/06/15/five-ways-ai- can-help-small-businesses/#26b79ffe10d7
Hassan,  Q.  F.  (2018).  Internet  of  Things  A  to  Z  Technologies  and  Applications.  New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Hwang,  G.-J.  (2014).  Definition,  framework  and  research  issues  of  smart  learning environments - a context-aware ubiquitous learning perspective. Smart Learning Environments, 1(4), 1-14. doi:doi:10.1186/s40561-014-0004-5
Ilieva,  G.,  &  Yankova,  T.  (2020,  November).  IoT  in  Distance  Learning  during  the COVID-19 Pandemic. IoT in Distance Learning during the COVID-19 Pandemic, 9(4), 1669-1674.
Jones,  N.  B.,  &  Graham,  C.  (2020).  Can  the  IoT  Help  Small  Businesses?  Bulletin  of Science, Technology & Society, 3-12.
doi:https://doi.org/10.1177/0270467620902365
Juniper research. (2019). Retrieved from https://www.juniperresearch.com/press/press- releases/smart-wearables-market-to-generate-53bn-hardware.
khaddar, M. A., & Boulmalf, M. (2017). Smartphone: The Ultimate IoT and IoE Device.
In  Smartphones  from  an  Applied  Research  Perspective  (p.  137=162). InTechOpen? doi:http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.69734
Komalasari, R. (2020). Manfaat Teknologi Informasi dan Komunikasi di Masa Pandemi Covid  19.  TEMATIK  -  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi,  38-50. doi:https://doi.org/10.38204/tematik.v7i1.369
Kumar, K., Kumar, N., & Shah, R. (2020). Role of IoT to avoid spreading of COVID-19.
International Journal of Intelligent Networks, I, 32-35.
Kumar,  S.,  Tiwari,  P.,  &  Zymbler,  M.  (2019).  Internet  of  Things  is  a  revolutionary approach  for  future  technology  enhancement:  a  review.  J  Big  Data,  6(111). doi:https://doi.org/10.1186/s40537-019-0268-2
Kumari,  T.  J.,  &  Denisia,  S.  (2013).  Emerging  technology  of  smart  class  teaching  for secondary school teachers. In M. L. Udayakumar, Jayanthi College of Education seminar on current perspective on education (pp. 229–239). Tamil Nadu, India: Jayanthi College of Education.
Låg, T., & Sæle, R. (2019). Does the Flipped Classroom Improve Student Learning and Satisfaction?  A  Systematic  Review  and  Meta-Analysis.  Sage  Journals,  5(3),  1- 17. doi:https://doi.org/10.1177/2332858419870489 Malik,  N.,  &  Shanwal,  V.  K.  (2017).  A  comparative  study  of  traditional  and  smart classrooms  in  relation  to  their  creativity  and  academic  achievement.  Integrated Journal of Social Sciences, 4(5), 15-19.
Marinagi,  C.,  Skourlas,  C.,  &  Belsis,  P.  (2013).  Employing  Ubiquitous  Computing Devices  and  Technologies  in  the  Higher  Education  Classroom  of  the  Future.
Procedia - Social and Behavioral Sciences, 7(3), 487-494.
doi:https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.02.081
Marinoni,  G.,  Van't  Land,  H.,  &  Jensen,  T.  (2020).  The  impact  of  Covid-19  on  higher education around the world. IAU Global Survey Report.
Masson, A., MacNeill, Á., Murphy, C., & Ross, V. (2008). The Hybrid Learning Model –  A  Framework  for  Teaching  and  Learning  Practice.  International  Journal  of Emerging Technologies in Learning (iJET), 3(1), 12-17.
Mohammed, M. N., Hazairin, N., Syamsudin, H., Al-Zubaidi, S., A.K, S., Mustapha, S., & Yusuf, E. (2020). 2019 Novel Coronavirus Disease (Covid-19): Detection and Diagnosis  System  Using  IoTBased  Smart  Glasses.  International  Journal  of Advanced Science and Technology, 29(7), 954-960.
Mohammed, M., Hazairin, N., Al-Zubaidi, S., AK, S., Mustapha, S., & Yusuf, E. (2020). Toward a novel design for coronavirus detection and diagnosis system using IoT based drone technology. Int J Psychosoc Rehabil, 24(7), 2287–2295.
Moleong,  L.  J.  (2008).  Metodologi  Penelitian  Kualitatif.  Bandung:  PT.  Remaja Rosdakarya.
Nasajpour, M., Pouriyeh, S., Parizi, R., Dorodchi, M., Valero, M., & Arabnia, H. (2020). Internet of Things for Current COVID-19 and Future Pandemics: an Exploratory Study. Journal of Healthcare Informatics Research, 4, 325–364. doi:https://doi.org/10.1007/s41666-020-00080-6
NCCS.  (2020,  9  21).  National  Cancer  Centre  Singapore.  Retrieved  from https://www.nccs.com.sg/news/covid19/made-in-singapore-robot-features- faster-and-more-comfortable-covid-19-swabbing
Norberg, A. (2017, January). From blended learning to learning onlife- ICTs, time and access  in  higher  education.  Umeå,  Umeå,  Sweden:  Print  and  Media.  Retrieved January  Saturday,  2021,  from  http://umu.diva-portal.org/:  http://umu.diva- portal.org
Norberg, A., Dziuban, C., & Moskal, P. (2011). A time ‐ based blended learning model. On the Horizon, 19(3), 207–216. doi:https://doi.org/10.1108/10748121111163913
Norberg,  A.,  Händel,  Å.,  &  Ödling,  P.  (2015).  Using  MOOCs  at  Learning  Centers  in Northern Sweden. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 16(6). doi:https://doi.org/10.19173/irrodl.v16i6.2035
Pennic,  F.  (2020,  3  27).  HIT  Consultant.  Retrieved  1  3,  2021,  from https://hitconsultant.net/2020/03/27/pandemic-drone-could-detect-virus- symptoms-like-covid-19-in-crowds/#.X_FGBfkzY2x
Phoong,  S.  Y.,  Phoong,  S.,  Moghavvemi,  S.,  &  Sulaiman,  A.  (2019).  Effect  of  Smart
Classroom on Student Achievement at Higher Education. Journal of Educational Technology Systems, 48(2), 291-304. doi:https://doi.org/10.1177/0047239519870721
Poslad,  S.  (2009).  Ubiquitous  Computing:  Smart  Devices,  Environments  and
Interactions. John Wiley & Sons, Ltd.
S, J., Kuk, S., & Kim, H. (2019). A smartphone magnetometer-based. IEEE Access, 7, 20
734–20 747,.
Serpanos,  D.,  &  Wolf,  M.  (2018).  Internet-of-Things  (IoT)  Systems  Architectures, Algorithms,  Methodologies.  Atlanta:  Springer  International  Publishing  AG. doi:https://doi.org/10.1007/978-3-319-69715-4
Singh, R. P., Javaid, M., Haleem, A., & Suman, R. (2020, July-August). Internet of things (IoT) applications to fight against COVID-19 pandemic. Diabetes  &  Metabolic Syndrome: Clinical Research & Reviews, 14(4), 521-524.
doi:https://doi.org/10.1016/j.dsx.2020.04.041
Siripongdee,  K.,  Pimdee,  P.,  &  Tuntiwongwanich,  S.  (2020, Juni).  A  blended  learning model  with  IoT-based  technology:  effectively  used  when  the  COVID-19 pandemic? Journal for the Education of Gifted Young Scientists,, 8(2), 905-917.
T, T., Huang, M., & Togawa, T. (2018). Current developments in wearable thermometers.
Adv, 7, 88-99.